前言：本系列博客參考於 《機器學習算法導論》和《Python機器學習》 如有侵權，敬請諒解。本書盡量用總結性的語言重述本書內容，避免侵權。 上一篇已經初步介紹了機器學習相關知識，簡短介紹了機器學習的分類等等，本篇介紹其中監督學習中的分類領域下的感知器算法。 \[QAQ ...

作者|Vivek Patel 編譯|Flin 來源|towardsdatascience 除非你能學習到一些東西，否則不要重復造輪子。 強大的庫已經存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。我將介紹在Python中創建多層感知器（MLP）神經網絡的基本知識 ...

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最近在看機器學習相關的書籍，順便把每天閱讀的部分寫出來和大家分享，共同學習探討一起進步！作為機器學習的第一篇博客，我准備從感知器開始，之后會慢慢更新其他內容。 在實現感知器算法前，我們需要先了解一下神經元（neuron）的工作原理，神經元有很多樹突和一個軸突，樹突（Dendrites ...

感知器算法是一種可以直接得到線性判別函數的線性分類方法，由於它是基於樣本線性可分的要求下使用的，所以先來了解下什么是線性可分？ 線性可分與線性不可分 假設有一個包含 個樣本的樣本集合 , 其中 . 我們想要找到一個線性判別函數 將兩類樣本分開，其中 ,如圖1所示 ...

感知器是一種早期的神經網絡模型，由美國學者F.Rosenblatt於1957年提出.感知器中第一次引入了學習的概念，使人腦所具備的學習功能在基於符號處理的數學到了一定程度模擬，所以引起了廣泛的關注。 簡單感知器 簡單感知器模型實際上仍然是MP模型的結構，但是它通過采用監督學習來逐步增強模式划分 ...

感知器算法是一種線性分類器（原始形式和對偶形式） 1.首先，我們假定線性方程 wx+b=0 是一個超平面，令 g(x)=wx+b，也就是超平面上的點x都滿足g(x)=0。對於超平面的一側的點滿足：g(x)>0; 同樣的，對於超平面另一側的點滿足：g(x)<0. 結論 ...